Identifier en temps opportun les états de défaillance causés par des fuites dans le système régional de refroidissement/chauffage et diagnostiquer la localisation et le degré spécifiques des fuites peut garantir le fonctionnement sûr du système. Pour résoudre le problème de la dépendance excessive des méthodes traditionnelles basées sur les données à la qualité et à la quantité des données et pour améliorer la robustesse des modèles de surveillance et de diagnostic des pannes, cet article construit un modèle de surveillance et de diagnostic des pannes du système régional de refroidissement/chauffage basé sur la preuve et les réseaux neuronaux. Ce modèle peut utiliser un modèle de surveillance des pannes basé sur un classificateur KNN fondé sur la preuve pour surveiller l'état de fonctionnement du système, puis déterminer la position et la quantité de fuite du système grâce à un modèle de diagnostic des pannes basé sur un réseau neuronal. Une étude et une analyse du modèle ont été menées sur un système régional de chauffage réel dans la région de Chengde, province du Hebei. Les résultats montrent que la précision de cette méthode pour la surveillance et le diagnostic des pannes du système régional de refroidissement/chauffage est de 95,8%.

système régional de refroidissement/chauffage;basé sur la preuve;surveillance de l'état;diagnostic des pannes